کتاب راهکارهای نوین پردازش افزایشی داده‌ها با استفاده از Apache Iceberg با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین پردازش افزایشی داده‌ها با استفاده از Apache Iceberg

موضوع کلی: مهندسی داده و کلان‌داده (Big Data)

موضوع میانی: مدیریت و بهینه‌سازی انبارهای داده مدرن (Data Lakehouse)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مفاهیم پایه و معماری انبارهای داده مدرن و Lakehouse
  • 2. نقش Apache Iceberg در مدیریت داده‌های مقیاس‌پذیر
  • 3. مقایسه فرمت‌های جدولی در اکوسیستم کلان‌داده
  • 4. ساختار داخلی و متادیتای جداول در Apache Iceberg
  • 5. مدیریت نسخه‌بندی و قابلیت Time Travel در داده‌ها
  • 6. تفاوت پردازش دسته‌ای و پردازش افزایشی در انبارهای داده
  • 7. مبانی و ضرورت پردازش افزایشی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 8. آشنایی با Snapshotها در Apache Iceberg
  • 9. مکانیزم‌های خواندن داده در محیط‌های توزیع‌شده
  • 10. استراتژی‌های بهینه‌سازی فایل‌ها با استفاده از Compaction
  • 11. مدیریت فایل‌های داده و پاکسازی فایل‌های قدیمی
  • 12. پیاده‌سازی Incremental Scan برای خواندن تغییرات داده
  • 13. استفاده از فیلترهای Bloom برای بهبود سرعت جستجو
  • 14. مدیریت پارتیشن‌بندی پیشرفته و پویایی در Iceberg
  • 15. بررسی تأثیر Partition Evolution بر عملکرد کوئری‌ها
  • 16. یکپارچه‌سازی Iceberg با موتورهای پردازشی Spark
  • 17. بهینه‌سازی عملیات Write در جداول بزرگ
  • 18. مدیریت هم‌زمانی و ایزولاسیون در تراکنش‌های داده‌ای
  • 19. استفاده از Change Data Capture برای بروزرسانی‌های افزایشی
  • 20. پیاده‌سازی خط لوله داده (Data Pipeline) مبتنی بر رویداد
  • 21. مانیتورینگ و عیب‌یابی جداول در مقیاس بالا
  • 22. مدیریت امنیت و سطوح دسترسی در لایه داده
  • 23. استراتژی‌های بازیابی اطلاعات در صورت بروز خطا
  • 24. بهینه‌سازی مصرف منابع در پردازش‌های سنگین
  • 25. تکنیک‌های فشرده‌سازی و کدگذاری ستونی
  • 26. مهاجرت از فرمت‌های سنتی به Iceberg بدون توقف سرویس
  • 27. ارزیابی عملکرد کوئری‌ها در محیط‌های عملیاتی
  • 28. مدیریت داده‌های حجیم در فضای ابری و زیرساخت‌های داخلی
  • 29. طراحی معماری داده‌های متغیر (Mutable Data) در محیط‌های تحلیلی
  • 30. استفاده از Iceberg در سناریوهای یادگیری ماشین و تحلیل داده
  • 31. بررسی موردی: پردازش افزایشی در مقیاس پتابایت
  • 32. بهترین روش‌های نگهداری و ارتقای جداول تولیدی
  • 33. چالش‌های همگام‌سازی داده‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 34. بهینه‌سازی ایندکس‌گذاری برای کوئری‌های تحلیلی
  • 35. تست و اعتبارسنجی کیفیت داده‌ها در خطوط لوله افزایشی
  • 36. مستندسازی و حاکمیت داده (Data Governance) در معماری Lakehouse
  • 37. آینده پردازش داده و نقش فرمت‌های باز در صنعت نرم‌افزار
تگ‌ها: Apache Iceberg آپاچی آیس‌برگ بهینه‌سازی پایگاه داده پردازش افزایشی داده پردازش توزیع‌شده دیتا لیک‌هاوس کلان‌داده مدیریت داده‌های حجیم معماری داده مهندسی داده

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.